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Enregistrement W7093830315

Biomass yield in a genetically diverse <i>Miscanthus sinensis</i>\ngermplasm panel evaluated at five locations revealed individuals\nwith exceptional potential

2019· article· W7093830315 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueInsecta mundi · 2019
Typearticle
Langue
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBioenergy crop production and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMiscanthus sinensisMiscanthusBiomass (ecology)Temperate climateYield (engineering)CultivarSubtropics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To breed improved biomass cultivars of Miscanthus ×giganteus, it will be necessary to select the highest‐yielding and best‐adapted genotypes of its parental species, Miscanthus sinensis and Miscanthus sacchariflorus. We phenotyped a diverse clonally propagated panel of 569 M. sinensis and nine natural diploid M. ×giganteus at one subtropical (Zhuji, China) and five temperate locations (Sapporo, Japan; Leamington, Ontario, Canada; Fort Collins, CO; Urbana, IL; and Chuncheon, Korea) for dry biomass yield and 14 yield‐component traits, in trials grown for 3 years. Notably, dry biomass yield of four Miscanthus accessions exceeded 80 Mg/ha in Zhuji, China, approaching the highest observed for any land plant. Additionally, six M. sinensis in Sapporo, Japan and one in Leamington, Canada also yielded more than the triploid M. ×giganteus ‘1993‐1780’ control, with values exceeding 20 Mg/ha. Diploid M. ×giganteus was the best‐yielding group at the northern sites. Genotypeby‐ environment interactions were modest among the five northern trial sites but large between Zhuji, and the northern sites. M. sinensisaccessions typically yielded best at trial sites with latitudes similar to collection sites, although broad adaptation was observed for accessions from southern Japan. Genotypic heritabilities for third year yields ranged from 0.71 to 0.88 within locations. Compressed circumference was the best predictor of yield. These results establish a baseline of data for initiating selection to improve biomass yield of M. sinensis and M. ×giganteus in a diverse set of relevant geographies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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